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J-GLOBAL ID：201902289897233893   整理番号：19A0516596

四元数ウェーブレット変換と多重特徴を用いた画像融合【JST・京大機械翻訳】

Image Fusion Using Quaternion Wavelet Transform and Multiple Features

著者 (3件)： Chai Pengfei (School of Internet of Things, Jiangnan University, Wuxi, China) ,  Luo Xiaoqing (School of Internet of Things, Jiangnan University, Wuxi, China) ,  Zhang Zhancheng (College of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 6724-6734  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチスケールベースの画像融合は,マルチスケール分解ツールと特徴抽出が非常に重要な役割を果たす主要な融合方法の1つである。四元数ウェーブレット変換(QWT)は有効な多重スケール分解ツールの一つである。そこで本論文では,QWTと複数の特徴を用いた新しい多モード画像融合法を提案した。最初に,低周波係数と高周波係数を得るために,各ソース画像上でQWTを実行した。第二に,低周波サブバンドを融合するために,低周波サブバンド空間分散の位相と大きさに基づく加重平均融合規則を提案した。次に,高周波サブバンドを統合するために,係数のコントラストとエネルギーに基づく選択最大融合ルールを提案した。最後に,最終融合画像を逆QWTによって構築した。提案した方法は,多焦点画像,医用画像,赤外可視画像,およびリモートセンシング画像についてそれぞれ行った。実験結果は,提案方法の有効性を実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多重化 ,  多モード ,  特徴抽出 ,  位相 ,  *画像 ,  医用画像 ,  *四元数 ,  *ウェーブレット変換 ,  コントラスト ,  赤外線
準シソーラス用語： 可視画像 ,  多焦点画像 ,  サブバンド ,  マルチスケール ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 四元数 ,  ウェーブレット変換 ,  多重 ,  画像融合